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只用一个比较/分支就可以做到这一点。它是否能真正提高速度可能会受到质疑,即使它确实如此,它可能太少注意或不关心,但当你只是开始两次比较时,巨大改进的可能性非常小。代码如下:
// use a < for an inclusive lower bound and exclusive upper bound
// use <= for an inclusive lower bound and inclusive upper bound
// alternatively, if the upper bound is inclusive and you can pre-calculate
// upper-lower, simply add + 1 to upper-lower and use the < operator.
if ((unsigned)(number-lower) <= (upper-lower))
in_range(number);
对于典型的现代计算机(即使用二进制补码的任何东西),转换为无符号实际上是一个不必要的 - 只是改变了相同位的查看方式。
请注意,在典型情况下,您可以upper-lower在(假定的)循环之外预先计算,因此通常不会贡献任何重要时间。随着减少分支指令的数量,这也(通常)改进了分支预测。在这种情况下,无论数字是低于底端还是高于范围的顶端,都会采用相同的分支。
至于它是如何工作的,基本思路非常简单:当被视为无符号数时,负数将大于以正数开头的任何数字。
在实践中,此方法将number间隔转换为原点,并检查是否number在区间中[0, D],在哪里D = upper - lower。如果number低于下限:负,如果高于上限:大于D。
TA贡献1836条经验 获得超4个赞
能够对如此小规模的代码进行重要优化是很少见的。从更高级别观察和修改代码可以获得巨大的性能提升。您可以完全消除对范围测试的需要,或者仅执行O(n)而不是O(n ^ 2)。您可以重新排序测试,以便始终隐含不平等的一面。即使算法是理想的,当您看到此代码如何进行1000万次范围测试并且您找到一种方法来批量处理并使用SSE并行执行多个测试时,更有可能获得增益。
TA贡献1836条经验 获得超13个赞
这取决于您希望对同一数据执行测试的次数。
如果您一次执行测试,可能没有一种有意义的方法来加速算法。
如果您为一组非常有限的值执行此操作,则可以创建查找表。执行索引可能会更昂贵,但如果您可以将整个表放在缓存中,那么您可以从代码中删除所有分支,这样可以加快速度。
对于您的数据,查找表将是128 ^ 3 = 2,097,152。如果您可以控制三个变量中的一个,那么您可以同时考虑所有实例start = N
,那么工作集的大小将下降到128^2 = 16432
字节,这应该适合大多数现代缓存。
您仍然需要对实际代码进行基准测试,以查看无分支查找表是否比明显的比较快得多。
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